邊緣人工智能(Edge AI)能為我們做些什么？

本文來源The European Sting和世界經(jīng)濟論壇，作者：Kay Firth-Butterfield

想象一下，您希望您的新智能恒溫器能夠快速調(diào)高溫度，以便在異常寒冷的一天下班回家后，您的房子會變得溫暖。您從智能手機連接并要求它采取行動。您不會知道，但該操作可能需要幾秒鐘，因為它將您的請求發(fā)送到云并接收返回的指令。

現(xiàn)在再想象一下，你乘坐的自動駕駛汽車突然感覺到一條狗跑到了你面前的道路上。汽車需要在幾毫秒內(nèi)做出反應才能避免災難。這種反應需要邊緣人工智能(AI)——這種技術可以在與用戶互動的最近點做出決定，在這種情況下，汽車的傳感器至關重要。這就是瞬間決定的定義。

借助當今的物聯(lián)網(wǎng) (IoT)，數(shù)據(jù)始終處于動態(tài)之中。它從遺留系統(tǒng)流向云，一直流向邊緣設備，并超越組織的系統(tǒng)流向合作伙伴和客戶。答案需要實時傳遞，因此當可以通過邊緣設備處理數(shù)據(jù)時，使用集中式計算能力并不總是有效的。當自動駕駛汽車只有幾毫秒鐘的反應時間時，它沒有時間等待云端做出決定。

無論設備位于何處，都可以將大量數(shù)據(jù)輸入到邊緣的 AI 算法中，而且好處很多。動態(tài)數(shù)據(jù)可以將重要的患者信息傳遞給醫(yī)生，縮短游樂園的排隊時間，提醒電力公司注意潛在的停電情況，并使自動駕駛汽車及時做出反應以防止悲劇發(fā)生。

邊緣 AI 允許設備在設備級別自行做出這些決定。它不一定必須連接到互聯(lián)網(wǎng)來處理數(shù)據(jù)。考慮一款可以監(jiān)控您的睡眠模式的手表，但它不是將數(shù)據(jù)推送到云端進行存儲和處理，而是將數(shù)據(jù)記錄在手表本身上進行處理。

支持邊緣的人工智能設備還包括視頻游戲、智能揚聲器、無人機和機器人。安全攝像頭也可以啟用邊緣功能——工廠車間的攝像頭在制造過程中尋找產(chǎn)品缺陷，可以快速識別哪些產(chǎn)品需要立即拉出。當速度可以挽救生命時，邊緣AI 還可用于分析緊急醫(yī)療護理的圖像。處理能力越接近，響應時間越快。

盡管邊緣技術不會取代云，但僅屬于您的用戶數(shù)據(jù)（例如您的睡眠模式或游戲數(shù)據(jù)）可以在支持邊緣的設備中進行處理。這種數(shù)據(jù)的去中心化解決了隱私問題，這是物聯(lián)網(wǎng)市場的一個重要問題。邊緣 AI 可以在不損害隱私的情況下提供便利。而且，在某些情況下，它可能更便宜——一家公司目前正在開發(fā)聲控家用電器，例如洗衣機和洗碗機，使用每個售價幾美元的微型微處理器。

“當談到我家里那些的小玩意兒，我其實更希望它們不那么智能”——克萊夫·湯普森，《連線》

例如，咖啡機的語音識別 AI 只需要識別大約 200 個單詞，所有單詞都與煮咖啡的任務有關。想一想，《連線》記者克萊夫·湯普森說：“我不需要講壞笑話或?qū)崿F(xiàn)自我意識的電燈開關。他們只需要識別“開”和“關”，也許還有“暗”。當談到與我共享房子的小工具時，我實際上更希望它們不那么智能?！?/p>

除了更快、更便宜的處理之外，邊緣人工智能不需要不斷擴展的互聯(lián)網(wǎng)。隨著物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，現(xiàn)在有大量數(shù)據(jù)在邊緣被感知和產(chǎn)生——Statista估計到 2025 年這個數(shù)字將達到近 80 Z字節(jié)。

這是如此的巨大，以至于使用當今互聯(lián)網(wǎng)的帶寬將所有這些數(shù)據(jù)從邊緣設備傳輸?shù)皆品掌鬟M行存儲和處理在技術上是不可行的。即使帶寬可用，也需要有足夠的數(shù)據(jù)中心資源來處理所有數(shù)據(jù)。更少的帶寬需求轉(zhuǎn)化為成本節(jié)約。大約 10% 的企業(yè)生成數(shù)據(jù)是在傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)中心或云之外創(chuàng)建和處理的。Gartner預測，到 2025 年，這一數(shù)字將達到 75%。

物聯(lián)網(wǎng)世界中最令人煩惱的問題之一是，大量買不起設備或生活在沒有本地網(wǎng)絡的農(nóng)村地區(qū)的人可能無法參與對我們?nèi)粘Ｉ畹母脑臁＞W(wǎng)絡容量有限的歷史可能會成為惡性循環(huán)。邊緣網(wǎng)絡構(gòu)建起來并不簡單，而且可能很昂貴。發(fā)展中國家通過需要更新的邊緣設備處理數(shù)據(jù)的能力可能會進一步落后。因此，邊緣計算的增長是結(jié)構(gòu)性不平等可能增加的另一種方式，特別是因為它與改變生活的人工智能和物聯(lián)網(wǎng)設備的可訪問性有關。

邊緣人工智能的另一個風險是，數(shù)據(jù)在處理后可能會被丟棄——就其“在邊緣”的本質(zhì)而言，這意味著它可能無法進入云端進行存儲?？梢灾甘驹O備丟棄信息以節(jié)省成本。雖然中央處理和存儲肯定有缺點，但優(yōu)點是數(shù)據(jù)在需要時就在那里。

人工智能、機器學習、技術

人工智能 (AI) 正在影響社會的方方面面——家庭、企業(yè)、學校甚至公共場所。但隨著技術的快速發(fā)展，需要多方利益相關者合作來優(yōu)化問責制、透明度、隱私和公正性。

更多詳情：https://www.weforum.org/videos/how-are-the-forum-and-partners-shaping-the-future-of-artificial-intelligence-and-machine-learning

如果只有你和你的自動駕駛汽車在空曠的道路上行駛，那么大量的數(shù)據(jù)可能看起來并不重要，但請再仔細想想。從這條空曠道路的數(shù)據(jù)中可以了解到很多信息，包括路況信息，以及車輛和其他類似車輛在這些條件下的行為。最后，當涉及到邊緣計算時，必須仔細審查一個清晰的業(yè)務案例，以確保網(wǎng)絡的成本與所創(chuàng)造的價值相平衡。盡管如此，盡管存在不平等或數(shù)據(jù)丟失，而且隨著5G技術的進步和成本更低的處理芯片，很容易看到“在邊緣”會如何留在這里——無論是你的自動駕駛汽車還是你的咖啡機，讓你為通勤做好準備。

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